JPH01236384A - 線画像解析方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は図面を走査して入力された画像を認識する図面
認識方法に係わり、特に線図形や文字を含む画像の線分
構造を抽出する線画像解析方法に係わる。

（従来の技術） 文書図面画像を認識する処理の第１段階として、文書図
面面１象中の文字・記号やシンボルおよびその他の線図
形を構成する直線や曲線の線構造を抽出することが一般
に行われる。入力線画像の線構造を抽出する従来の代表
的な方式としては、線画像に存在する線の中心をベクト
ル化する方法がある。例えば入力画像を細線化した後細
線化画１象を追跡し、交点や分岐点あるいは傾きが変化
する点といつた特徴点ごとに分割して折線近似を行う方
法（例えば昭和５８年度電子通信学会総合全国大会論文
集１１５０）が知られている。また、線画像の両側の輪
郭を同時に追跡し、傾きの変化や交点、分岐点の存在を
考慮しながら両側輪郭の中心をベクトル化する方法も知
られている（例えば昭和５８年度電子通信学会総合全国
大会論文集１１５３）　。

更に、線の局所的な方向と信頼性を算出し、その信頼性
が近傍において極大となる点を線の中心とする方法が、
同一出願人により特願昭６２−２８５０４３号として出
願されている。

（発明が解決しようとする課題） 従来の線構造抽出法方法の問題点は、その中心の位置の
求め方にある。上記の第１の細線化を用いる方式は、い
わゆる“ヒゲのために本来意図しない線が発生したり、
画像のかすれのため中心線の切れが発生して、線構造の
位相構造が変わってしまう問題点があった。また上記の
第２の線画像の両側輪郭を同時に追跡する方式では、各
々の輪郭の追跡の際に、本来直線の一部であっても輪郭
の方向や線幅の局所的な変動によってその点を交点や分
岐点といった特徴点の輪郭であると判定される場合があ
り、これらの誤判定を避けて両側の輪郭を対にして中心
を求める処理は複雑になるという問題点があった。また
画像のかすれに対する不安定さも解決されていない。ま
た、上記の第３の局所的な方向の信頼性が近傍で極大と
なる点を中心とする方法は、極大点を安定に求めるため
に、局所的な方向性の信頼性を求める入力画像上での間
隔が線幅に比べて十分に小さい必要がある。従って処理
を行う間隔か小さくした結果処理時間が大きくなる。あ
るいは処理時間を短くするために処理間隔を大きくした
結果、精度が十分に保てないといった問題点があった。

本発明の目的は、上記の問題点を解決すべく、画１象の
かずれや線幅・方向の局所的な揺らぎに影響されない線
構造の解析方法を提供することにある。

（課題を解決するための手段） 前述の課題を解決するために本発明が提供する手段は、
解析される入力線画像を格納している画像記憶装置を一
定の順序で走査して所定の大きさの範囲内にある局所線
素画像を読出し、予め定められた複数方向の線素が前記
局所線素画像内の中心に存在する信頼性を各々の方向に
ついて決定して、前記の複数の方向に対する信頼性を合
成して前記局所線素画像の方向とその強さを決定する処
理を、入力線画像上の一定間隔毎に行うことによって合
成方向画像を生成し、入力線画像内の線上の第１の中心
点に隣接する第２の中心点として第１の中心点の近傍で
且つ所定の大きさの範囲内にある２局所合成方向画像を
読出して該局所合成方向画像内の複数画素の方向の平均
が最大となる点を採用し、前記の処理によって隣接する
中心点を順次繰返し求める処理によって構成されること
を特徴とする線画像解析方法である。

（実施例） 次に本発明の実施例について図面を参照して説明する。

その一実施例の処理フローを第１図に示す、第１図に示
した実施例では、入力された線画像を蓄える装置−複数
方向の線分が存在する信頼性を蓄える装置、合成された
方向とその強さを蓄える装置が利用可能であることを想
定している。また、説明のため、全ての画像は右方向を
Ｘ軸、下方向をｙ軸とする座標を設定している。

処理開始に伴って、まず、予め定められた複数の方向の
線分の信頼性を求める所定方向画像生成処理が行われる
。第２図に所定方向画像生成処理の詳細のフローを示す
、第２図に於て、パラメータＷ１は線素の存在の信頼性
を求める際の視野を決定するもので、予期される線幅を
基に決定される。パラメータＴは予め設定された信頼性
を求めるべき相異なる方向の数である。−膜内には第３
図（ａ）に示した４方向あるいは第３図（ｂ）に示した
８方向が選ばれる。パラメータＳは、入力線画像上で方
向の信頼性を求めるべき２次元的な位置間隔であり、入
力線画像のきめ細かさに応じて決定される。パラメータ
ＭおよびＮはそれぞれ入力画像の横及び縦の大きさであ
る。Ｋｘおよびに、はＭ　Ｘ　Ｎの入力線画像をＳ間隔
で処理したときに得られる方向面１象の横及び樅の大き
さである。

いま走査している位置が＜ｘ、ｙ）であるとき、位置（
ｘ、ｙ）を中心とした縦横の幅がＷｌの範囲にある画１
＃１、即ちＷ　＋　ｘ　Ｗ　＋の局所線素側＠ｆを入力
画像記憶装置から読出す０次に読出された局所線素側（
ＪＡｆ内に線素が中心に存在する信頼性をＴ個の方向の
各々について求め、求められた値Ｖ、（１＝１〜Ｔ）を
第工方自画像の値として記憶する。ここで、局所線素画
像ｆ内に設定された方向の線素が存在する信頼性を求め
る方法としては、パターン認識技術で用いられるマツチ
ング手法、例えば予め設定された方向線素のパターンの
固有値展開による類似度法などの公知の方法で実現され
る。即ち、第３図（ａ）のようにＴ＝４と設定する場合
、即ち縦、横、右下がりの斜め、右上りの斜めの４つの
方向線素を選択する場合、各方向線素に対する辞書を作
成しておき、局所線素側１象ｆに対して各辞書との類似
度を求めることによって４つの方向線素が存在するｅ＝
　’ＪＲ性が算出される０以上の処理を入力画像上で一
定間隔Ｓで行うことによって、最終的にＴ個の方向画像
が生成される。上記の説明では、入力線画像の周辺で幅
Ｗ１の範囲を取れない場合の例外処理については省略し
であるが、取れない範囲を空白とする処置で容易に対処
できるのは明かである。

第４図（ａ）は入力された線画像の一例である。

以降の説明では簡単のため、第４図（ｂ）のように右方
向をＸ軸、下方向をｙ軸とする座標を用い、方向はＸ軸
となす角度θ（０度≦θ＜１８０度）を用いて表す、予
め設定すべき方向線素を第３図（ａ）のように４方向（
Ｔ＝４）とし、上記した所定方向画像生成処理フローに
従って第４図（ａ）の画像を処理した結果を第５図（ａ
）ないしくｄ）に示す、第５図（ａ）ないしくｄ）はそ
れぞれ第３図（ａ）の１＝１ないしＩ＝４の方向線素に
対する４つの方向画像であり、各方向に対する信頼性を
Ｏからの範囲の値で示している。空白は全てＯを意味す
る。

次に、上記の処理で求められたＴ個の方向画像を合成す
る方向画像合成処理が行われる。方向画像合成処理フロ
ーの詳細を第６図に示す。本処理では、位置（ｘ、ｙ）
について以下の式で定まる合成方向θ（ｘ、ｙ）とその
合成強さｒ　（ｘ、ｙ）が求められる。

５ｘ（ｘ、ｙ）　＝　Σ　Ｖ、　（ｘ、７）＊Ｃ０８（
２寝Ａｒｇ（１））　　　（１）Ｓｙ（ｘ、ｙ）　＝　
　Σ　Ｖ、　（ｘ、７）＊５ＩＮ（２＊Ａｒｇ（１））
　　　（２）ｔ（ｘ、ｙ）＝ＴＡＮ−’（Ｓｙ（ｘ、ｙ
）／Ｓｘ［ｘ、ｙｌｌ／２　　　　　　（３）ｒ（ｘ、
ｙ）−Ｓｘ　　（ｘ、ｙ）”　　＋Ｓ、　　（Ｘ、７）
２　　　　　　　　（５）ここでＡｒｇ（１）は第１番
目の方向線素の角度であり、第３図（ａ）のように順に
４つの方向線素を選択した場合、Ａｒｇ（Ｉ）−０、Ａ
ｒｇ（Ｉｌ＝９０゜Ａｒｇ（３）＝４５．　Ａｒｇ（Ｉ
ｌ＝　１３５である。ただし角度の単位は度とする。本
方法によるＴ個の方向画像の合成は、ＴＩＩＩＩの方向
線素として選択していない中間的な方向を持つ画像に対
して方向〇とその強さｒが得られ、更に互いに直交する
方向線素に対する信頼性を打ち消して強さｒが０となる
方法である。上記の処理を方向画像の全ての位置（ｘ、
ｙ）（ｘ−０〜にえ、ｙ二〇〜に、）について行うこと
によって、Ｔ個の方向画像を合成した合成方向θと合成
強さｒをもつ合成方向画像が生成される。

尚、合成方向画像の記憶形式は、各位置（ｘ、ｙ）が方
向θと強さｒの２つの値を持つ一枚の画像であっても良
いし、方向θと強さｒを個別の２枚の画像として保持す
る方法でもよい、また、上式で示したｒ　（ｘ、ｙ）を
求める式は上式以外に、ｘ、ｙについて単調増加な関数
のうち、Ｔ個の方向画像の特性にあった評価式を選択し
て用いてもよい。

第５図＜ａ）ないしくｄ）に示した４つの方向画像を本
処理フローに従って処理した結果を第７図（ａ）および
（ｂ）に示す、第７図（ａ）は合成方向面１象の合成方
向θを表す画像であり、第７図（ｂ）は合成方向画像の
合成強さｒを示す画像である６合成強さｒを示す画像の
空白部分は強さがＯである、即ち方向性がないことを示
している。

次に、中心画素抽出処理が起動される。中心画素抽出処
理は上記の方向画像合成処理で得られた合成方向画像の
中で、範囲Ｗ２ｘＷ２内の局所合成方向画像の合成方向
の平均が近傍で極大となる点を順次捜すことによって線
の中心点の集合からなる中心点画像を抽出する。

中心画素抽出処理の詳細な処理フローを第８図に示す２
本処理ではまず処理の開始点として、開始点算出処理を
起動して開始点Ｐ、を求め、中心点画像上において点Ｐ
、の位置に対応した画素の値を１に設定し、点Ｐ、を現
在の走査点ＰＰとする。また、走査点ＰＰにおける合成
方向θ［ＰＰ］に対応する第９図（ａ）に示した８つの
方向番号のうちの一つを求め、それを現在の走査方向番
号ＣＤとする。なお、第８図で用いているＡＲＧＴＯＤ
　ＩＲ（θ）は方向θの方向番号への変換を表している
０次に、走査点ＰＰと走査方向番号ＣＤからそれに隣接
する中心点の候補を求める隣接点候補算出処理を行う。

隣接点候補処理の詳細な処理フローを第１０図に示す。

本処理ではまず、走査方向番号ＣＤから隣接点候補か存
在する候補方向番号集合Ｄ１を求める。これには例えば
第９図（ｂ）の示した様な候補方向番号表を参照するこ
とによって実現される。即ち、第９図（ｂ）に候補方向
番号表の左の欄は走査方向番号ＣＤであり、右の間はそ
れに対する候補方向番号の集合を示している。なお第１
０図に用いたＣＤＩＲ（ｘ）は方向番号Ｘに対する候補
方向番号の集合を表している。次に走査点ＰＰにおける
合成方向θ［ＰＰ］を方向番号に変換して画像方向番号
Ｆを求め、更に画像方向番号Ｆから該候補方向番号表に
よって候補方向番号集合Ｄｂを求める。次に候補方向番
号集合り、と候補方向番号集合Ｄ５に共通する方向番号
群を候補方向番号集合り。とし、その要素の数をＮ、と
する。候補方向番号集合り。内のＮＤ個の各方向番号Ｄ
＋　　（１−１〜Ｎ、）に対して、点ＰからＤ＋力方向
ある点Ｐ、（１＝１〜ＮＤ）を求め、これを隣接点候補
集合（Ｐ、ｌとして出力する。

なお、第１０図のＩＩは集合の要素の数を示し、また、
ＮＥＷＰ　（ｘ、ｙンは点Ｘから方向番号Ｙの向きにあ
る点を示している。

第８図に戻って、隣接点候補算出処理によって求められ
た隣接点候補Ｐ＋の数ＮＤが０ならば走査点ＰＰに対す
る隣接点が存在しないため、処理を終了する。０でない
ならば各隣接点候補Ｐ１を中心とする縦横がＷ２ＸＷ２
の範囲にある局所合成方向画像の合成方向θ１と合成強
さＲ，（１＝１〜Ｗ２２）を読出し、式（１）〜（５）
と同様にしてそれらの平均を求める第１１図に示した方
向平均処理を行い、平均方向ＭＴ、と平均強さＭＲ，（
Ｉ＝１〜Ｎ、）を求める。この処理をＮ０個のＰｌにつ
いて行い、Ｍ　Ｒ＋が最大の値を取る点Ｐ、をＰ　ＭＡ
Ｘとする。Ｐ１１＾Ｘの位置が線の中心点となるので中
心点画像上のＰ　ＩＩＡＸの位置の値を１とする。更に
、走査点の位置ＰＰから位置ＰＭＡＸへ向かう方向番号
を求めてこれを新たな走査方向番号ＣＤとし、ＰＭＡＸ
を新たなＰＰに置き換えて、隣接点候補算出処理から繰
り返して行う、これにより入力線画像上の線の中心点が
順次求められる。尚、第８図のＰＴＯＤ　Ｉ　Ｒ（ｘ、
ｙ）は点Ｘから点Ｙに向かう方向番号を示している。

第１２図は第８図において用いられる開始点算出処理の
詳細な処理フローを示したものである。

まず、合成方向画像上で合成強さが０でない任意の一点
Ｐ　（ｘｏ　、　ｙｏ　）を捜し、次にこの点１）を基
準点とじｆＳ縦祷の幅がＷ２ｘＷ２の範囲の合成方向を
方向平均処理によって平均し、その平均強さＭＴを求め
る。基準点Ｐの位置を Ｘｏ−Ｗｓ≦Ｘ≦ｘ、＋Ｗ。

ｙｏ　　Ｗ　３≦Ｙ≦ｙ、＋ｗ。

の範囲で変更してそれぞれ平均強さＭＴを求め、ＭＴが
最大となる点を開始点Ｐ、とする。なおＷ、は開始点を
見つけるための予め定められたパラメータである。

第１３図（ａ）は第７図の合成方向画像に対して第８図
に示した処理方法を適用し、位置（４，５）まで順次中
心点か求められている例である。第１３図（ａ）におい
て１で示された点か既に中心点として求められた点であ
る。このときの第８図における各値は、走査点かＰＰ＝
　（４，５）であり、走査方向がＣＤ＝６である。この
点ＰＰに隣接する中心点を求めるため、次に隣接点候補
算出処理が行われる。まず走査方向番号ＣＤから候補方
向番号Ｄ６が第９図（ｂ）の候補方向番号表に基づいて
求められ、第１３図（ｂ）に示した方向番号の集合り、
−＋０．４，５，６，７）が求まる。

続いて位置ＰＰにおける合成方向のｌｉｔ！６０を方向
番号７に変換し、方向番号７に対応した方向番号の集合
り、＝　＋０．１，５，６．７＋が該候補方向番号表よ
り第１３図（ｃ）のように求められる。

続いて候補方向番号集合り、と候補方向番号集合Ｄｂに
共通する方向番号を求め、第１３図（ｄ）に示した候補
方向番号集合り。＝　＋０．５，６．７＋が得られる。

走査位置ＰＰ　（４，５）に対して候補方向番号集合の
各候補番号の方向にある点を求めることによって第１３
図＜ａ）に丸印で示した隣接候補点の集合ｉＰ、　ｌ＝
＋＋５．５＋、［５，６１，（４，６）。

（３，６１１が求められる。

次に、隣接候補点の集合（Ｐ＋）の各点ＰＩについて点
Ｐ１を基準とした縦横の幅がＷ　２　Ｘ　Ｗ　２の範囲
の合成方向の平均を求める。第１４図（ａ）は位置ｐ、
＝　（５，５）を基準とし、Ｗ２＝２とした場合の平均
する範囲内の合成方向と合成強さであり、左が合成方向
、右が合成強さである。

これから第１１図に示した方向平均処理によって平均方
向ＭＴ、＝５２．平均強さＭＲ，＝１７が求められる。

同様にして隣接候補点の集合（Ｐｌ）に対して平均強さ
の集合（ＭＴ＋　１　＝　（１７，２６゜１５．３１が
求められ、最大値２６を取る点Ｐ２がＰ、Ａ、＝　（５
，６）として求められる。この結果第１４図（ｂ）に示
したように点Ｐ、Ａ、＝　（５，６）に対応した中心点
画像上の画素を１に設定される。

更に、ＰＰからＰ　ＩＩＡＸへ向かう方向番号として７
が求められ、ＣＤ＝７．ＰＰ＝　（５，６＞と置き換え
て再び隣接点候補算出処理から繰り返される。

この結果、最終的に第１５図に示した中心点画像が得ら
れる。

上記の第７図に対する中心画素抽出処理では、一つのつ
ながりをもった中心線が抽出されたが、入力画像内に複
数の線がある場合、即ち複数のストロークから成る線画
像である場合には、また中心線か抽出されていない領域
に対して繰り返し中心画素抽出処理を適用することによ
って全ての線の中心線が求められる。また上記の中心画
素抽出処理では、線の中心であると判定した画素に１を
与えていたが、線の中心であると判定された位置の平均
強さの値ＭＲを与え、その位置が線の中心であることの
（８顆性として用いることもできる。

以上に説明した方法によって入力された線画像の中心を
構成する画素群が中心点画像として求められる。前記の
方法では、局所線画像の所定の方向線素に対する信頼性
の算出を入力画像金離に施してＴ個の方向画像を求めた
後、該方向側１象を合成する方法であったが、久方画像
の位置＜ｘ、ｙ）毎にＴ＠の方向線素に対する信頼性を
求めてそれを直ちに合成し、この処理を入力画像上の一
定間隔で行う方法でもよい。

（発明の効果） 本発明では所定の視野内の線素の存在を方向とその強さ
という多値で算出した後、方向と強さを局所的な２次元
的範囲で平均してその極大値を取ることによって線画像
の中心の構造を抽出している。そこで、本発明の方法は
、線画像のがずれや線幅・方向の局所的な揺らぎに影響
されにくい特徴を持つ、また本発明は、広範囲の画素の
構造の様子を判定する処理を有していないので、単純な
処理で実現可能な線構造の解析方法を提供することがで
きる。更に、本発明の方法においては、局所合成方向画
像内を平均した強さが最大となる点を中心点としている
から、処理間隔が線幅に比べて十分小さくない場合でも
安定に中心点を求めることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例における処理フローを示す図
、第２図は所定方向画像生成処理の詳細な処理フローを
示す図、第３図は方向線素の方向の例を示す図、第４図
は入力画像の例を示す図、第５図は第４図に対する方向
画像の例を示す図、第６図は方向画像合成処理の詳細な
処理フローを示す図、第７図は第５図の方向画像を合成
した合成方向画像の例を示す図、第８図は中心画素抽出
処理の詳細な処理フローを示す図、第９図は８つの方向
番号とそれに対応した候補方向番号の表の例を示す図、
第１０図は隣接点候補算出処理の詳細な処理フローを示
す図、第１１図は方向平均処理の詳細な処理フローを示
す図、第１２図は開始点算出処理の詳細な処理フローを
示す図、第１３図は第７図の合成方向画像に対して隣接
点候補を求める例を示す図、第１４図は新たな中心点を
求めた例を示す図、第１５図は第７図の合成方向画像に
対して第８図の処理を施して得られる中心点画像の例を
示す図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 解析される入力線画像を格納している画像記憶装置を一
   定の順序で走査して所定の大きさの範囲内にある局所線
   素画像を読出し、 予め定められた複数方向の線素が前記局所線素画像内の
   中心に存在する信頼性を各々の方向について決定して、 前記の複数の方向に対する信頼性を合成して前記局所線
   素画像の方向とその強さを決定する処理を、入力線画像
   上の一定間隔毎に行うことによって合成方向画像を生成
   し、 入力線画像内の線上の第１の中心点に隣接する第２の中
   心点として、第１の中心点の近傍で且つ所定の大きさの
   範囲内にある局所合成方向画像を読出し、該局所合成方
   向画像内の複数画素の方向の平均が最大となる点を採用
   し、 前記の処理によって隣接する中心点を順次繰返し求める
   ことによって、与えられた線画像の線構造を抽出する線
   画像解析方法。